論文の概要: GaussianAvatar: Towards Realistic Human Avatar Modeling from a Single Video via Animatable 3D Gaussians
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02134v3
- Date: Sat, 30 Mar 2024 04:22:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-02 14:55:32.041325
- Title: GaussianAvatar: Towards Realistic Human Avatar Modeling from a Single Video via Animatable 3D Gaussians
- Title（参考訳）: Gaussian Avatar: Animatable 3D Gaussianによる単一ビデオからのリアルなヒューマンアバターモデリングを目指して
- Authors: Liangxiao Hu, Hongwen Zhang, Yuxiang Zhang, Boyao Zhou, Boning Liu, Shengping Zhang, Liqiang Nie,
- Abstract要約: 一つのビデオから動的に3D映像を映し出すリアルな人間のアバターを作成するための効率的なアプローチを提案する。
GustafAvatarは、公開データセットと収集データセットの両方で検証されています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.46168990249278
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present GaussianAvatar, an efficient approach to creating realistic human avatars with dynamic 3D appearances from a single video. We start by introducing animatable 3D Gaussians to explicitly represent humans in various poses and clothing styles. Such an explicit and animatable representation can fuse 3D appearances more efficiently and consistently from 2D observations. Our representation is further augmented with dynamic properties to support pose-dependent appearance modeling, where a dynamic appearance network along with an optimizable feature tensor is designed to learn the motion-to-appearance mapping. Moreover, by leveraging the differentiable motion condition, our method enables a joint optimization of motions and appearances during avatar modeling, which helps to tackle the long-standing issue of inaccurate motion estimation in monocular settings. The efficacy of GaussianAvatar is validated on both the public dataset and our collected dataset, demonstrating its superior performances in terms of appearance quality and rendering efficiency.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ガウシアン・アバター(Gaussian Avatar)について紹介する。
まずアニマタブルな3Dガウシアンを導入し、さまざまなポーズや服装スタイルで人間を明示的に表現することから始める。
このような明示的でアニマタブルな表現は、より効率的で一貫して2次元観測から3Dの外観を融合させることができる。
我々の表現は、ポーズ依存の外観モデリングをサポートするために、動的特性でさらに強化されており、動的外観ネットワークと最適化可能な特徴テンソルは、モーション・トゥ・アジュアンス・マッピングを学習するために設計されている。
さらに, 異なる動作条件を活用することで, アバターモデリングにおける動作と外観の同時最適化が可能となり, モノクロ環境における不正確な動作推定の長年の問題に対処する上で有効である。
GaussianAvatarの有効性は、公開データセットと収集データセットの両方で検証され、外観品質とレンダリング効率の点で優れた性能を示している。
関連論文リスト
- iHuman: Instant Animatable Digital Humans From Monocular Videos [16.98924995658091]
モノクロビデオからアニマタブルな3Dデジタル人間を作るための,迅速かつシンプルで効果的な方法を提案する。
この研究は、人間の身体の正確な3Dメッシュ型モデリングの必要性を達成し、説明します。
我々の手法は(訓練時間の観点から)最も近い競合相手よりも桁違いに高速である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-15T18:51:51Z) - PICA: Physics-Integrated Clothed Avatar [30.277983921620663]
PICAは, 物理学的精度のよい, 高忠実でアニマタブルな人間のアバターを, ゆるやかな衣服でも表現できる新しい表現法である。
提案手法は, 複雑で斬新な運転ポーズにおいて, 人体の高忠実なレンダリングを実現し, 従来手法よりも大幅に優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-07T10:23:21Z) - NPGA: Neural Parametric Gaussian Avatars [46.52887358194364]
マルチビュー映像記録から高忠実度制御可能なアバターを作成するためのデータ駆動方式を提案する。
我々は,高効率なレンダリングのための3次元ガウススプラッティングの手法を構築し,点雲のトポロジカルな柔軟性を継承する。
提案手法をNeRSembleデータセット上で評価し,NPGAが従来の自己再現タスクの2.6PSNRよりも有意に優れていたことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-29T17:58:09Z) - GoMAvatar: Efficient Animatable Human Modeling from Monocular Video Using Gaussians-on-Mesh [97.47701169876272]
GoMAvatarは、リアルタイム、メモリ効率、高品質な人間のモデリングのための新しいアプローチである。
GoMAvatarは、レンダリング品質において、現在のモノラルな人間のモデリングアルゴリズムにマッチするか、上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-11T17:59:57Z) - Champ: Controllable and Consistent Human Image Animation with 3D Parametric Guidance [25.346255905155424]
本稿では,潜伏拡散フレームワーク内での3次元人間のパラメトリックモデルを活用することで,人間の画像アニメーションの方法論を提案する。
人間の3次元パラメトリックモデルを動作誘導として表現することにより、基準画像と音源映像の動きの間に人体のパラメトリック形状アライメントを行うことができる。
提案手法は,提案した組込みデータセットに対して,より優れた一般化能力を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-21T18:52:58Z) - Deformable 3D Gaussian Splatting for Animatable Human Avatars [50.61374254699761]
本稿では,デジタルアバターを単一単分子配列で構築する手法を提案する。
ParDy-Humanは、リアルなダイナミックな人間のアバターの明示的なモデルを構成する。
当社のアバター学習には,Splatマスクなどの追加アノテーションが不要であり,ユーザのハードウェア上でも,フル解像度の画像を効率的に推測しながら,さまざまなバックグラウンドでトレーニングすることが可能である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-22T20:56:46Z) - Gaussian3Diff: 3D Gaussian Diffusion for 3D Full Head Synthesis and
Editing [53.05069432989608]
本稿では,3次元人間の頭部を顕著な柔軟性で生成するための新しい枠組みを提案する。
本手法は,顔の特徴や表情を微妙に編集した多彩でリアルな3次元頭部の作成を容易にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-05T19:05:58Z) - Real-time Deep Dynamic Characters [95.5592405831368]
本研究では,高度にリアルな形状,動き,ダイナミックな外観を示す3次元人物モデルを提案する。
我々は,新しいグラフ畳み込みネットワークアーキテクチャを用いて,身体と衣服の運動依存的変形学習を実現する。
本モデルでは, 運動依存的表面変形, 物理的に妥当な動的衣服変形, および映像現実的表面テクスチャを, 従来よりも細部まで高レベルに生成することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-04T23:28:55Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。